1、创建一个大小为2乘2的图形窗口。2、并使用数组获取每个子图的位置。3、通过调用子图对象的绘图函数，可以在每个子图中绘制不同的图形。4、通过调用来自动调整子图之间的间距，以确保它们适当地显示在一张图中。5、使用plt.show()来显示图形窗口并展示结果。
【python】matplotlib数据可视化(6)——一张图同时显示多个小图 引入新函数`subplot`，其功能在于构建大图内的小图。通过`figure`创建大图后，接着使用`subplot`添加小图，随后在小图上应用`plot`进行绘图。这一系列操作能够灵活地将数据可视化于一张图上，满足多角度分析需求。根据实际绘图需求，我们能够自定义调整小图的排列布局。通过修改`subplot`的参数设定，第一...
python数据可视化:在图中绘制垂直线 matplotlib.pyplot.vlines() Python数据可视化：在图中绘制垂直线 使用matplotlib.pyplot.vlines()函数可以轻松在图表中绘制垂直线。在示例代码中，我们导入了matplotlib.pyplot模块并将其简写为plt。接着定义了x和y数据集，然后通过plt.plot()函数绘制了这两个数据集的线图。为了在特定位置绘制垂直线，我们可以调用plt.vlines()函数。
当面对多图展示的需求，比如分类轴的左右对齐，或者AB测试结果的对比，sns.relplot和sns.catplot的col参数可以帮助你轻松实现。而对于连续变量的分类展示，就得用到更底层的sns.FacetGrid函数。同时，catplot虽然没有ax参数，但其子级函数提供了这样的灵活性，让你能组合不同类型图形在同一张图中展示。最后...
Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(16)一文解决小提琴图violin plot 小提琴图在Python中的绘制方法总结如下：基础图形绘制：使用seaborn库的violinplot函数。可以单独展示某个数值变量的数据分布，如sepal_length。经典小提琴图绘制：展示一个数值变量在不同分组下的分布。例如，展示不同species在sepal_length上的分布。多个变量的小提琴图：可以同时展示多个数值变量的小提琴图。
